| 講演名 | 2019-12-12 ［招待講演］合意に基づく分散アルゴリズムと機械学習への応用 高橋 規一(岡山大), |
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| 抄録(和) | 近年，制御理論の分野を中心に，マルチエージェントシステムのための合意形成に基づく分散最適化アルゴリズムに関する研究が盛んに行われている．これらのアルゴリズムを用いると，各々のエージェントは目的関数の一部しか知らないにも関わらず，近傍のエージェント間で解に関する情報交換が行われることによって，すべてのエージェントの解が同一の最適解に収束する．したがって，これを機械学習に応用できれば，多数のエージェントが自身のデータを公開することなしに，すべてのデータを用いて学習するのと同じ結果を得ることができるようになる．本講演では，合意に基づく分散最適化の基本的考え方や代表的アルゴリズムについて述べるとともに，著者の研究グループにおける最近の成果を紹介する．まず，代表的な合意形成アルゴリズムとそれらの特徴を述べる．次に，合意に基づく分散最適化の枠組みと，いくつかの分散最適化アルゴリズムを示す．さらに，著者の研究グループで最近取り組んでいる，非負制約付き連立一次方程式，ニューラルネットワークの学習，非負値行列因子分解のための分散アルゴリズムを紹介する． |
| 抄録(英) | Recently, consensus-based distributed optimization methods for multi-agent systems have been vigorously studied in the field of control theory. Using these methods, all agents can find the same optimal solution even though each agent knows only a small part of the objective function. This property is very important for machine learning, because each agent has access only to its own training data but can get the same result as in the case where it has access to whole training data. In this talk, the basic concept of consensus-based distributed optimization, and recent results obtained by the author's group are presented. First, representative consensus algorithms and their properties are explained. Next, the problem setting of consensus-based distributed optimization is shown, and some distributed optimization algorithms are illustrated. Finally, distributed algorithms developed by the author's group for optimization problems related to machine learning such as linear equations with nonnegativity constraints, training of neural networks and nonnegative matrix factorization are presented. |
| キーワード(和) | 合意形成 / 分散最適化 / 連立一次方程式 / ニューラルネットワーク / 非負値行列因子分解 |
| キーワード(英) | consensus / distributed optimization / linear equation / neural network / nonnegative matrix factorization |
| 資料番号 | SIS2019-29 |
| 発行日 | 2019-12-05 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS |
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| 開催期間 | 2019/12/12(から2日開催) |
| 開催地（和） | 岡山理科大学 |
| 開催地（英） | Okayama University of Science |
| テーマ（和） | スマートパーソナルシステム,一般 |
| テーマ（英） | Smart Personal Systems, etc. |
| 委員長氏名（和） | 仲地 孝之(NTT) |
| 委員長氏名（英） | Takayuki Nakachi(NTT) |
| 副委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 木村 誠聡(神奈川工科大) |
| 副委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) |
| 幹事氏名（和） | 藤吉 正明(首都大東京) / 古賀 崇了(近畿大) |
| 幹事氏名（英） | Masaaki Fujiyoshi(Tokyo Metropolitan Univ.) / Takanori Koga(Kindai Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［招待講演］合意に基づく分散アルゴリズムと機械学習への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Invited Talk] Consensus-Based Distributed Algorithms and Applications to Machine Learning |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 合意形成 / consensus |
| キーワード(2)（和/英） | 分散最適化 / distributed optimization |
| キーワード(3)（和/英） | 連立一次方程式 / linear equation |
| キーワード(4)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| キーワード(5)（和/英） | 非負値行列因子分解 / nonnegative matrix factorization |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 高橋 規一 / Norikazu Takahashi |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 岡山大学(略称：岡山大) Okayama University(略称：Okayama Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-12-12 |
| 資料番号 | SIS2019-29 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SIS-335 |
| ページ範囲 | pp.35-35(SIS), |
| ページ数 | 1 |
| 発行日 | 2019-12-05 (SIS) |